[发明专利]一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法有效

专利信息
申请号: 201710319720.8 申请日: 2017-05-09
公开(公告)号: CN106973364B 公开(公告)日: 2020-11-24
发明(设计)人: 易伟;黎明;徐璐霄;王祥丽;孔令讲;王经鹤;陈树东;谢明池 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04W4/38 分类号: H04W4/38;H04W84/18
代理公司: 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 代理人: 王伟
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明公开一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法,首先根据本地雷达的采样速率或数据更新的实际需求设定批估计更新周期,利用粒子滤波算法获得多传感器中粒子样本近似的本地似然函数,然后通过最小二乘近似方法求解得到本地传感器的多项式参数,并且在多传感器间通信交互这些多项式参数,最后利用多项式参数恢复得到粒子样本近似的多传感器近似似然函数,并采用批估计融合方法融合多传感器的近似似然函数,有效地解决了异步传感器网络中由于采样速率和初始偏差不同导致的异步数据难以融合的问题;相比于在个传感器节点之间直接传输原始量测,传输多项式参数的通信量更低;本申请相比于后验方法的精度更高。
搜索关键词: 一种 多项式 参数 化似然 函数 分布式 估计 数据 融合 方法
【主权项】:
一种多项式参数化似然函数的分布式批估计数据融合方法,其特征在于,包括:S1、根据本地传感器的采样速率或数据更新的实际需求设定批估计更新周期,并初始化当前迭代时间t=0;S2、判断t值是否等于本地传感器接收到当前量测的时间;若是则执行步骤S4;否则执行步骤S3;S3、在一个批估计更新周期内,依次接收和存储当前迭代对应的其他传感器的多项式参数,并更新t值,然后返回步骤S2;S4、从本地传感器读取当前量测,利用粒子滤波算法进行本地滤波,获得本地传感器当前组粒子样本近似的似然函数,然后执行步骤S5;S5、采用多项式近似对步骤S4得到的本地传感器当前组粒子样本近似的似然函数进行参数化表征;采用最小二乘近似法求解得到本地传感器的多项式参数;然后将本地传感器的多项式参数发送至其他传感器;S6、根据步骤S3存储的其他传感器的多项式参数,恢复得到当前迭代其他各传感器对应组的粒子样本近似的似然函数;S7、对步骤S6得到的其他各传感器对应组的粒子样本近似的似然函数,以及步骤S4得到的本地传感器当前组粒子样本近似的似然函数进行批估计数据融合,得到本地传感器当前组粒子样本的权值;S8、根据步骤S7得到的本地传感器当前组粒子样本的权值输出目标状态;然后执行步骤S9;S9、执行l=l+1,然后判断l是否小于或等于L,若是则结束;否则执行步骤S2;其中,l表示当前量测,1≤l≤L,L表示本地传感器在观测总时间内接收到的总的量测个数。
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